Avis d'expert de Sean Varley, VP & Chief Evangelist at Ampere Computing

La Journée de la Terre nous rappelle que les technologies qui façonnent l’économie numérique façonnent aussi notre empreinte environnementale. L’intelligence artificielle est en train de devenir l’une de ces technologies majeures. Si l’IA promet des gains de productivité considérables, elle entraîne également une forte hausse de la demande en calcul et augmente la consommation énergétique.

La prochaine phase de l’IA en entreprise va encore accentuer cette tendance. Les systèmes d’IA agentique, capables de planifier des tâches de manière autonome, d’exécuter des workflows, de se connecter aux API et de prendre des décisions nécessitant une intervention humaine limitée, sont appelés à transformer en profondeur le fonctionnement des organisations. 

Contrairement aux premières applications d’IA, basées sur des interactions ponctuelles via des prompts, ces systèmes opèrent en continu, en arrière‑plan des processus métier. 

Ce changement a des impacts majeurs pour les infrastructures.

L’IA agentique ne se contente pas d’augmenter les charges de travail. Elle crée une couche de calcul continu au sein de l’entreprise. À mesure que les organisations déploient des systèmes autonomes dans leurs workflows, l’infrastructure doit supporter une activité d’inférence soutenue, plutôt que des pics de demande intermittents. Il en résulte une augmentation structurelle des besoins informatiques de base.

Du point de vue environnemental, cette transition est majeure. Les premiers déploiements d’IA générative étaient largement épisodiques : l’utilisation variait selon les prompts des employés ou les requêtes des clients, et la demande d’infrastructure suivait ces cycles. Les systèmes agentiques fonctionnent différemment. Ils surveillent les événements, évaluent des conditions et déclenchent des actions de manière autonome. 

Un seul workflow peut mobiliser plusieurs modèles, des étapes de recherche, des boucles de validation et des intégrations en aval.

À grande échelle, ces workflows génèrent une activité de calcul continue qui fonctionne en permanence en arrière‑plan des services numériques. Les data centers dédiés à l’IA opèrent déjà à des densités de puissance plus élevées que les environnements informatiques traditionnels. 

L’inférence en continu prolonge cette demande sur des périodes beaucoup plus longues, augmentant l’énergie nécessaire au fonctionnement des services pilotés par l’IA.

Répondre à ce défi implique de repenser l’efficacité de l’infrastructure de calcul sous‑jacente, en particulier au niveau des processeurs. Les GPU restent essentiels pour l’entraînement et certaines tâches d’accélération spécialisées, mais les CPU jouent un rôle clé d’orchestration : ils pilotent les pipelines d’IA, coordonnent l’exécution des modèles et soutiennent les workflows continus qu’exigent les systèmes agentiques.

Les architectures CPU modernes, conçues pour offrir un grand nombre de cœurs, un débit constant et un excellent rendement énergétique, occupent une place critique dans la mise en œuvre d’infrastructures IA durables. Des processeurs efficaces peuvent traiter de grands volumes d’inférence et de tâches d’orchestration tout en consommant nettement moins d’énergie que des architectures pensées essentiellement pour des pics de performance ponctuels.

Pour les entreprises qui doivent concilier des feuilles de route IA ambitieuses avec des engagements en matière de durabilité, cet avantage d’efficacité devient déterminant. Des infrastructures optimisées pour des charges soutenues permettent de faire évoluer les capacités IA sans augmenter proportionnellement l’empreinte énergétique.

L’IA agentique va transformer la productivité des entreprises en permettant des opérations numériques autonomes fonctionnant en continu. La viabilité à long terme de ces systèmes dépendra toutefois d’infrastructures conçues pour allier performance et efficacité durable.

La Journée de la Terre met en lumière le lien croissant entre progrès technologique et responsabilité environnementale. À mesure que l’IA passe du stade expérimental à celui d’infrastructure permanente des entreprises, les organisations doivent s’assurer que les plateformes qui soutiennent cette transformation soient capables de faire progresser à la fois l’innovation et la durabilité.

À l’ère des systèmes autonomes, la capacité à exploiter l’IA de manière efficace déterminera jusqu’où, et de façon responsable, la technologie pourra se développer.